AI代理安全研究员

负责构建基于AI的代码安全检测引擎，设计并实现多代理协作的代码审计系统，覆盖漏洞检测、恶意代码识别和敏感信息泄露场景；主导规划者/执行者/批评者角色分解、工具调用链和跨代理状态同步机制设计。整合RAG、思维链、反思等技术到安全审计代理中，持续优化检测准确率和召回率，建立可量化的评估迭代框架。深入集成DevSecOps工作流，开发主流流水线（如GitLab CI/CD、Tekton、Jenkins）插件实现'提交审计'。负责构建大语言模型应用的安全防护框架，涵盖输入层（提示注入、 Jailbreak检测）、输出层（敏感信息泄露、合规审计）和运行时（工具调用沙箱、异常行为电路断开）三维度。开发自动化警报分类、上下文关联和误报过滤的Agent工作流，整合RAG驱动的威胁情报检索生成自动化分析结论，支持SOAR平台集成。设计人机协作干预机制和Agent行为审计系统，确保生产环境Agent行为的可观测性、可追溯性和可干预性，符合OWASP Top 10 Risks for LLMs等行业标准。构建高可用、可扩展的Agent服务架构，支持大规模并发扫描任务调度和故障容错。 overseeing 标准化API输出检测能力，构建闭环系统实现规则管理、结果可视化和误报反馈。

开发经验：3年以上后端开发经验，熟练掌握Python/Go/Java中至少一种语言，具备扎实的工程基础。Agent实现与安全：具备部署LLM Agent（非演示）经验，能详细说明工程挑战如Agent架构设计、幻觉处理、工具调用容错；具备AI安全实战经验，理解提示注入、 Jailbreak、恶意Agent注入、工具滥用等风险，具备可落地的防御策略。框架熟练度：熟悉至少一个Agent框架（LangChain、LlamaIndex、AutoGen、CrewAI、LangGraph），有生产项目经验。工程能力：精通Docker和Kubernetes，具备微服务架构设计与部署能力。

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